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Cours de formation sur l'utilisation en mode « boîte noire »

Ce cours de base vise principalement les personnes qui utiliseront directement le BD/MSPS, bien que le séminaire soit aussi précieux pour toute personne qui travaillera à l’analyse et à l’interprétation des résultats du BD/MSPS. Le cours donne une compréhension détaillée des éléments des produits et de la façon d’utiliser les principales caractéristiques comme le contrôle des scénarios, ainsi que la création de nouvelles variables et de tables personnalisées. Le cours comporte des études de cas et les participants ont l’occasion d’en faire l’expérience pratique. Il est fortement conseillé aux personnes qui prévoient assister au séminaire d’exécuter les exemples présentés dans le manuel Introduction et survol. Voici un aperçu de la matière abordée dans le cours.

  • Éléments de microsimulation
  • Structure et éléments du BD/MSPS
  • Concept clé : Vieillissement statique de la base de données
  • Concept clé : Unité d’analyse
  • Concept clé : Cadre comptable
  • Paramètres du MSPS
  • Installation et exploitation du MSPS
  • Sélection et échantillonnage
  • Tables personnalisées avec le générateur de tableaux croisés
  • Variables et bases de données BDSPS
  • Algorithmes du MSPS
  • Fonctions du MSPS
  • Création de nouvelles variables
  • Exemples de simulations et études de cas.
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Microsimulation

Les modèles de microsimulation sont des modèles informatiques qui traitent l'information sur le comportement au niveau d'une entité telle une personne, une famille ou une entreprise. Ces modèles simulent d'importantes populations représentatives de ces entités de bas niveau afin de permettre de tirer des conclusions qui s'appliquent à un niveau d'agrégation supérieur, par exemple un pays. Ce type de modèle diffère des modèles agrégés dont les variables explicatives représentent déjà des propriétés collectives. Le taux national de chômage serait un exemple de variable explicative agrégée. La microsimulation constitue le meilleur moyen d'aborder certains types de problèmes de modélisation alors qu'une approche agrégée convient mieux à d'autres types de problèmes.

Statistique Canada a élaboré un certain nombre de modèles de microsimulation ainsi que des outils génériques qui en facilitent la construction. Certains de ces modèles et outils peuvent être téléchargés à partir des pages avec lesquelles un lien est établi ci-dessous. On a procédé à l'aide de ces modèles à diverses analyses, dont certaines ont été effectuées à Statistique Canada et d'autres, à l'extérieur.

Pour plus de renseignements sur les activités de microsimulation à Statistique Canada, cliquez sur l'un ou plusieurs des liens ci-dessous.

BD/MSPS

La base de donnees et modele de simulation de politiques sociales (BD/MSPS) est un modèle de microsimulation transversal détaillé d'individus et de familles. Il est fondé sur une base de données annuelle non confidentielle construite au moyen de diverses enquêtes et sources de données administratives. Il sert à l'élaboration de politiques et à l'analyse de programmes fiscaux et de transferts fédéraux et provinciaux ainsi qu'à l'analyse de questions liées à la répartition du revenu.

Demosim

Demosim est un modèle de projections démographiques par microsimulation prenant pour point de départ le fichier de microdonnées du Recensement de la population du Canada. Il permet d'obtenir des projections d'un grand nombre de caractéristiques de la population pour différents échelons géographiques et scénarios d'accroissement.

Modèles de santé

Cette vue d'ensemble décrit les modèles de microsimulation dans le domaine de la santé, incluant les modèles développés par la division de l'analyse de la santé de Statistique Canada.

CrimPath-1

CrimPath-1 est un programme pilote de simulation en code R élaboré par Statistique Canada, en collaboration avec le ministère de la Justice. Le prototype est conçu pour modéliser les trajectoires des personnes impliquées dans le système de justice pénale (SJP) en Ontario et en Saskatchewan et pour évaluer les impacts d'interventions judiciaires hypothétiques sur les résultats du SJP et les coûts associés. Le but ultime est de construire un modèle de simulation qui puisse aider à identifier les programmes, les politiques ou les changements législatifs les plus efficaces pour réduire les contacts (subséquents) avec le SJP à l'échelle nationale, et pour réduire la surreprésentation des personnes autochtones et racisées dans le système. Plus de renseignements sur le prototype et les scénarios hypothétiques évalués peuvent être obtenus en envoyant un courriel à statcan.ccjcss-ccsjsc.statcan@statcan.gc.ca.

Modèles de santé

Microsimulation dans le domaine de la santé

La Division de l'analyse de la santé de Statistique Canada est un pionnier en matière de développement de modèles de simulation informatique d'importance stratégique dans le domaine de la santé. Ces modèles sont des outils qui servent à évaluer les répercussions des interventions et des politiques en matière de santé au niveau de la population.

En s'appuyant sur les riches bases de données de Statistique Canada, et s'appuyant sur le travail analytique des collègues et des collaborateurs universitaires, ces modèles de microsimulation représentent la population et des attributs comme les expositions aux facteurs de risque, les antécédents médicaux et les caractéristiques démographiques des Canadiens. Les modèles simulent les antécédents des personnes individuelles et tabulent les données sur les personnes de manière à produire des résultats agrégés pour la population dans son ensemble. Les modèles produisent des projections futures réalistes fondées sur les tendances actuelles et permettent aux utilisateurs de mettre à l'essai des « scénarios de simulation » se rapportant à diverses interventions éventuelles sur le plan des politiques et des programmes.

Modèle de santé de la population

Le Modèle de santé de la population (POHEM) est un modèle de microsimulation des maladies et des facteurs de risque dans lequel l'unité d'analyse de base est la personne. La simulation consiste à créer et à faire vieillir un grand échantillon de population représentative du Canada, une personne à la fois, jusqu'au décès. La trajectoire de vie de chaque personne simulée se déroule sous forme d'exposition à divers événements de la vie, comme le début et l'arrêt de l'usage du tabac, les changements de poids, et/ou de l'activité physique de loisir, ainsi que la manifestation de maladies comme l'arthrose, le diabète, les maladies cardiovasculaires, et la maladie démence.

Le POHEM combine des données provenant de sources très diverses, y compris des enquêtes transversales et longitudinales représentatives de la population à l'échelle nationale, les statistiques de l'état civil, et le recensement, ainsi que des paramètres extraits d'études publiées.

OncoSim

OncoSim, anciennement connu sous le nom de modèle de gestion du risque de cancer (CRMM), est un outil de simulation gratuit en ligne qui permet d'évaluer les stratégies de lutte contre le cancer. Combinant des données réelles avec des opinions d'experts et des renseignements tirés de la littérature publiée, OncoSim effectue des projections quant aux résultats de différentes stratégies sur les plans économique et de la santé, et leur attribue vingt-sept facteurs de risque tels que le tabagisme et le manque d'activité physique. OncoSim permet actuellement de modéliser en détail quatre sièges de cancer (sein, colorectal, poumon et col de l'utérus) ainsi que leurs programmes de dépistage associés, et offre des projections de haut niveau pour vingt-huit autres sièges de cancer. Cet outil unique et sophistiqué est utilisé par les décideurs de tout le Canada afin de mieux comprendre les répercussions et l'utilité des investissements dans la lutte contre le cancer.

OncoSim est dirigé et soutenu par le Partenariat canadien contre le cancer, et rendu possible par un financement de Santé Canada. L'élaboration du modèle est effectuée par Statistique Canada.

Modèles de maladies neurologiques

En 2009, la division de l'analyse de la santé à Statistique Canada a reçu du financement dans le cadre de l'Étude nationale sur la santé de la population des affections neurologiques pour développer un modèle de microsimulation pour projeter le futur fardeau économique et en matière de santé de sept principales maladies neurologiques : Maladie d'Alzheimer et autres démences, la paralysie cérébrale, l'épilepsie, la sclérose en plaques, la maladie de Parkinson / syndrome parkinsonien, traumatismes cérébraux nécessitant une hospitalisation et traumatismes de la moelle épinière nécessitant une hospitalisation. Ce modèle, appelé POHEM – affections neurologiques, projette l'incidence et la prévalence de ces principales maladies neurologiques, leurs répercussions sur la mortalité, l'espérance de vie, ainsi que les coûts. POHEM – affections neurologiques inclus aussi les répercussions sur les familles et les fournisseurs de soins.

Une sélection des projections à partir du modèle POHEM – affections neurologiques sont disponsibles dans la publication Établir les connexions : mieux comprendre les affections neurologiques au Canada, publiée par les Organismes caritatifs neurologiques du Canada.

Demosim

Demosim est un modèle de projections démographiques développé et maintenu à Statistique Canada qui utilise la technique de la microsimulation. Prenant pour point de départ le fichier de microdonnées du Recensement de la population du Canada de 2016, il vise à projeter de manière dynamique le devenir possible de la population à l'échelon des provinces, des territoires, des régions métropolitaines de recensement et d'une sélection d'unités géographiques plus fines selon plusieurs caractéristiques : âge, sexe, groupe de minorités visibles, lieu de naissance, statut des générations, identité autochtone, statut d'Indien inscrit, niveau de scolarité et participation au marché du travail, notamment. À cette fin, il simule des événements tels les naissances, décès, migrations et changements de niveau de scolarité et ce, en fonction de divers scénarios d'accroissement démographique. Il permet également la projection des familles et des ménages selon diverses caractéristiques.

Résultat d'un travail initié en 2004 qui se poursuit à ce jour, le modèle a servi depuis lors à effectuer des projections de la composition ethnoculturelle de la population canadienne, des projections des populations autochtones, des projections de la population active au Canada ainsi que diverses études analytiques. Le modèle sert également à la production de tableaux personnalisés spécifiés par les utilisateurs, de même qu'à combler certains besoins en données d'autres programmes de Statistique Canada.

Vue d'ensemble

Il est possible d'obtenir une vue d'ensemble de la version la plus à jour du modèle Demosim en consultant Demosim : Rapports et études analytiques. Cette page web contient les documents résumant le contenu actuel de Demosim, notamment sa population de départ, son fonctionnement d'ensemble de même que les sources de données et méthodes ayant servi à la modélisation des diverses composantes qu'il comporte.

Contactez-nous

Pour plus de renseignements sur le modèle Demosim et les projections démographiques par microsimulation, veuillez contacter le service à la clientèle du Centre de démographie par courriel à statcan.demography-demographie.statcan@statcan.gc.ca.

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Formation

Matériel disponible

Une série d'ateliers a été présentée en 2008 à Statistique Canada. Le matériel provenant de ces ateliers est disponible comme matériel de référence. Veuillez noter que l'information contenue dans ces ateliers peut être désuet.

Téléchargez une copie des présentations des ateliers de Modgen (EXE, 20.21 Mo)

Sommaire des ateliers de formation

Présentation matérielle

  • Introduction à Modgen (1_IntroductionAModgen.ppt et 1_IntroductionAModgen.doc) : un aperçu des produits composants Modgen et des éléments majeurs des modèles Modgen, ainsi qu'un sommaire des étapes de l'exécution d'un modèle Modgen
  • Modgen - une vue d'ensemble (8_AtelierIMA2009_Partie1.ppt) : un aperçu des capacités puissantes de génération de modèles de Modgen (interface commune, maintien d'une queue d'événements, tabulation au fur et à mesure, documentation du modèle générée automatique, etc.) et des outils compagnons, ainsi qu'une description de chaque modèle connu créé en utilisant Modgen depuis sa création en 1994, ce qui démontre la grande diversité de modèles que Modgen est capable de produire
  • À l'intérieur des modèles Modgen (8_AtelierIMA2009_partie2.ppt) : un coup d'œil aux différentes entités ou blocs de construction (acteurs, états, événements, paramètres, tableaux, etc.) nécessaires et/ou disponibles pour construire un modèle, ainsi qu'une description de la séquence d'étapes ou phases qui surviennent lors de la simulation

Programmer avec Modgen

  • Syntaxe de base de Modgen (6c_BasicModgenSyntax_FR.ppt) : un aperçu de la syntaxe requise pour déclarer et/ou définir les symboles Modgen majeurs (types, paramètres, acteurs, états, événements, tableaux, etc.), avec un document connexe contenant un résumé de cette syntaxe ( Aide-mémoire syntaxe Modgen.doc)
  • Construction du modèle « RiskPaths » (8_AtelierIMA2009_Partie3.ppt et 8_AtelierIMA2009_Partie4.ppt) : une introduction au modèle de formation RiskPaths, incluant une explication du contenu du modèle, son interface utilisateur, et des échantillons de code pour créer des événements et générer des tableaux; ainsi qu'une section additionnelle contient une liste des étapes requises à l'ajout d'un événement au modèle original, avec des instructions pour mettre en œuvre chaque étape
  • L'art du débogage (7_Débogage.ppt) : un aperçu de trois catégories majeures de bogues (bogues de compilation, erreurs d'exécution et résultats inattendus), avec des exemples de bogues dans chaque catégorie et de méthodes pour identifier et résoudre ces bogues, et un répertoire connexe (Débogage) avec plusieurs exemples de code utilisés dans la présentation.
  • Conventions pour les modèles Modgen (1_Conventions pour les modèles Modgen.ppt et 1_Conventions_FR.doc) : un synopsis de différentes conventions de programmation (noms de symboles, mise en page, etc.) qui peuvent être utilisées dans les modèles Modgen afin de faciliter la compréhension du code du modèle et de minimiser le risque de générer certains types de bogues
  • Suivi (3_Suivi.ppt et 3_Suivi.doc) : une discussion indiquant comment définir le suivi pour un acteur et comment l'activer dans un scénario, avec des coûts potentiels associés au suivi

Environnement de développement

  • C++ pour les concepteurs de modèles (6b_C++ pour concepteurs.ppt) : un bref aperçu du langage de programmation C++, concentrant sur les concepts les plus utiles lors de la conception de modèles Modgen, avec un document connexe (Aide-mémoire C++.doc) contenant un résumé de ces commandes C++
  • Visual Studio 2008 pour les concepteurs de modèles (6a_Visual Studio 2005_FR.ppt) : un bref aperçu de l'environnement de développement Visual Studio 2008 dans le contexte de la conception de modèles Modgen, avec un document connexe (Aide-MémoireVS2008.doc) contenant un résumé de cet environnement

Composants des modèles Modgen

  • Atelier sur les tableaux (3_Tableaux.ppt) : une introduction aux techniques de tabulation utilisées dans les modèles Modgen, avec un document connexe (MesTableaux.mpp) contenant des exemples de tableaux
  • États dérivés (4_ÉtatsDérivés) : un aperçu des différentes catégories d'états dérivés disponibles aux concepteurs de modèles Modgen, incluant la syntaxe, la description et le type fournis pour chaque état dérivé et avec un exemple d'une utilisation d'un tel état; une présentation connexe (ExemplesÉtatsDérivésV2) fournit un questionnaire interactif d'utilisations d'états dérivés dans diverses situations
  • États mis à jour continuellement (5_États mis à jour continuellement.ppt) : une introduction aux états mis à jour continuellement, leurs forces et leurs faiblesses, avec une discussion des utilisations appropriées et inappropriées de ces états
  • Progression du temps dans un modèle Modgen(5_ProgressionTemps.ppt) : les façons d'avancer le temps dans les modèles Modgen basés sur les cas (populations sans interactions) et basés sur le temps (populations avec interactions), avec plusieurs échantillons de code

Diffuser un modèle

  • Diffusion d'un modèle Modgen (2_Diffusion d'un modèle Modgen.ppt): un synopsis des diverses considérations (licences, notes de publications, programmes d'installation, contenu des versions publiques, etc.) qui doivent être incorporés avant la diffusion d'un modèle Modgen
  • Gestion d'un modèle (2_Gestion d'un modèle.doc) : une description des diverses techniques qui peuvent être utilisées pour gérer efficacement le code de modèles Modgen et les différentes versions

Documentation d'un modèle

  • Documentation d'un modèle Modgen (2_Documentation d'un modèle Modgen.ppt et 2_Documentation d'un modèle.doc) : une discussion des aspects d'un modèle qui doivent être documentés, avec une indication des aspects pour lesquels la documentation est générée automatiquement par Modgen et ceux sur lesquels le concepteur devrait se concentrer (incluant des aspects spécifiques à documenter et comment le faire), avec un aperçu des considérations de traduction
  • Assistant de traduction Modgen (2_AssistantTraductionModgen.doc) : une description de l'Assistant de traduction qui facilite le processus de création de modèles multilingues, que le modèle ait déjà été traduit ou non

Théorie derrière Modgen

  • Obtention des temps d'événements à partir des hasards (6_Détermination du temps des événements à partir des hasards.ppt) : une présentation technique décrivant les calculs derrières l'obtention ou la dérivation des temps d'événements à partir d'hasards constants par morceaux
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Services de formation et ateliers

Formation statistique

Statistique Canada élabore et offre des cours et des ateliers qui procurent une formation de qualité par rapport aux questions statistiques de l'heure et à l'application des méthodes statistiques de base. Les cours et les ateliers offerts au Canada ainsi qu'à l'extérieur du pays assurent aux participants une formation de base dans plusieurs domaines, y compris :

  • conception et élaboration d'enquêtes
  • conception de questionnaire
  • échantillonnage
  • analyse de données
  • interprétation et présentation des données

Formation statistique au Canada

Les ateliers sont conçus pour quiconque n'est pas un expert des méthodes statistiques, mais qui commande ou effectue des enquêtes, utilise des données ou souhaite perfectionner ses capacités d'évaluer et d'interpréter les résultats d'enquête. Nos ateliers s'adressent particulièrement aux :

  • utilisateurs de données de Statistique Canada
  • responsables d'études de marché
  • analystes et conseillers en matière de politique
  • chercheurs et spécialistes en sciences sociales
  • experts-conseils et gestionnaires en recherche
  • journalistes

La durée de nos ateliers varie de un à trois jours. Ils sont offerts un peu partout au Canada par l'entremise de nos bureaux régionaux.

Consultez le répertoire des ateliers offerts

Contactez-nous pour plus de renseignements sur les services de formation statistique au Canada.

Formation statistique au niveau international

Statistique Canada a une vaste expérience au niveau international en ce qui a trait à la préparation et à la prestation de cours et d'ateliers sur les méthodes statistiques, ainsi qu'à l'élaboration, la conception et la mise en oeuvre d'enquêtes pour des organismes internationaux et des agences nationales de la statistique autour du monde.

Des arrangements sur mesure peuvent être pris pour les programmes d'observation en milieu de travail et de formation de Statistique Canada. Les cours de base sur les enquêtes d'une durée de six semaines peuvent être particulièrement intéressants et valables pour les personnes qui commencent leur carrière comme statisticien ou gestionnaire d'enquête.

Contactez-nous pour plus de renseignements sur les services de formation statistique au niveau international.

Services de consultation relatifs à la statistique et aux méthodes d'enquête

Le Groupe de consultation statistique (GCS) est votre point d'entrée vers l'expertise de Statistique Canada. Il est composé de spécialistes qui offrent un soutien abordable, flexible et de grande qualité en gestion de projet et en formation statistique, adapté à vos besoins.

Moyens par lesquels le GCS peut aider à répondre à vos besoins méthodologiques.

Créer une nouvelle enquête statistique

Demander une expertise dans la conception, la planification et la gestion d'enquêtes, la modélisation et l'analyse de données, les études de faisabilité, la méthodologie de collecte des données, les procédures de confidentialité, la qualité des données et la présentation des résultats.

Exemple : préparation d'une étude de faisabilité visant à déterminer les répercussions socioéconomiques des modifications apportées au salaire minimum provincial.

Améliorer un programme ou un produit statistique

Obtenez des conseils sur la manière d'améliorer, de moderniser et d'accroître l'efficacité de votre programme ou de votre produit au moyen d'une évaluation minutieuse de sa méthodologie, de sa conception, de ses performances, de la qualité de ses données et de son fonctionnement.

Exemple : analyse de la méthodologie prévue par une ville pour évaluer les progrès et la mise en œuvre de ses politiques économiques.

Communiquez avec le Groupe de consultation statistique pour entamer la conversation.

Améliorez vos compétences

Vous comprendrez mieux les différentes composantes d'une enquête statistique et les meilleures pratiques en matière de techniques d'enquête et de méthodes statistiques. En plus de permettre la personnalisation de notre offre de formation pour répondre à vos besoins, nous proposons ce qui suit :

Couplages de microdonnées approuvés : Soumissions de 2026

Ensemble de données sur la mortalité de la population relevant des services correctionnels : couplage de microdonnées de la Base canadienne de données des coroners et des médecins légistes (BCDCML) avec celles de l’Enquête sur les services correctionnels canadiens (ESCC) et celles de la Base canadienne de données sur l’état civil — Décès (BCDECD) (001-2025)

Couplage de microdonnées pour examiner la manière dont les activités de fusions et d’acquisitions transforment la capacité d’innovation et la composition de la main-d’œuvre (001-2026)

Objet : Ce projet vise à coupler les microdonnées d’entreprises pour la recherche (MER) et les microdonnées analytiques sur les entreprises et les employés (MAEE) avec des ensembles de données externes sur les activités de fusions et d’acquisitions et les brevets, afin d’étudier la manière dont les sociétés canadiennes acquièrent, conservent et déploient le capital de connaissances dans le contexte d’activités de fusions et d’acquisitions. Le fait de combiner des renseignements administratifs financiers et sur l’emploi avec des données détaillées sur les acquisitions et les brevets permettra aux chercheurs de quantifier la manière dont les décisions des sociétés « d’acheter ou de louer » le capital de connaissances orientent l’innovation, le maintien en poste des travailleurs et la croissance à long terme. L’ensemble de données intégré qui en résultera appuiera la recherche empirique rigoureuse sur la dynamique de la mobilité du capital humain, la diffusion des connaissances et la restructuration organisationnelle. Ce projet permettra de fournir de nouvelles données probantes sur les déterminants de l’innovation et de la productivité à l’échelle des sociétés au Canada.

Produit : Seuls les analyses et les produits statistiques agrégés non confidentiels et conformes aux dispositions relatives à la confidentialité de la Loi sur la statistique seront diffusés à l’extérieur de Statistique Canada. La diffusion des produits ayant fait l’objet d’un contrôle sera effectuée par le personnel de Statistique Canada. Les renseignements seront présentés dans des tableaux de résultats de régression et de statistiques sommaires associés à l’objectif du projet. Le coût associé au couplage d’enregistrements est financé par une subvention de développement du programme Savoir du Conseil de recherches en sciences humaines. Le fichier analytique anonymisé sera rendu accessible à partir des points d’accès sécurisé de Statistique Canada (comme les centres de données de recherche) et l’accès sera accordé aux personnes réputées être employées de Statistique Canada selon le processus d’approbation normalisé. Les clients devront également devenir des personnes réputées être employées de Statistique Canada pour accéder aux données à partir d’un point d’accès sécurisé approuvé.

Facteurs influençant les différences dans la participation au dépistage du cancer à Terre-Neuve-et-Labrador parmi la population admissible. (002-2026)

Objet : Au moyen du couplage des données du Recensement de la population et des données sur le dépistage du cancer de Santé Terre-Neuve-et-Labrador, ce projet a comme objectif de produire des renseignements exploitables sur les facteurs influençant la participation au dépistage, afin d’éclairer la bonification des programmes et d’améliorer l’accès, les expériences et les résultats à Terre-Neuve-et-Labrador. De plus, il vise à démontrer comment la collaboration entre les secteurs de compétence, la cogouvernance et la science des données moderne peuvent produire des données qui peuvent améliorer réellement les services de dépistage du cancer, en fournissant des renseignements exploitables et en établissant un modèle pour de futures interventions en santé fondées sur des données probantes.

Produit : L’accès aux fichiers de microdonnées couplées sera limité aux employés de Statistique Canada dont les fonctions le justifient. Étant donné que ce projet représente une collaboration entre les secteurs de compétence, tous ses aspects, y compris le choix des méthodes d’analyse et de diffusion des résultats appropriées, seront établis conjointement et pourront inclure une publication dans des revues à comité de lecture ou une intégration dans des présentations lors d’ateliers et de conférences. Seuls les analyses et les produits statistiques agrégés non confidentiels et conformes aux dispositions relatives à la confidentialité de la Loi sur la statistique seront diffusés à l’extérieur de Statistique Canada.

Couplage des données du Recensement de la population avec celles de l’Enquête intégrée sur les tribunaux de juridiction criminelle (EITJC) et de l’Enquête sur les services correctionnels canadiens (ESCC) pour explorer les caractéristiques des personnes qui entrent en contact avec le système de justice pénale par rapport à celles qui n’entrent pas en contact avec lui. (004-2025)

Créer des fichiers de couplage en intégrant les données de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé (ECMS) et des données administratives pour une utilisation à grande échelle dans les centres de données de recherche de Statistique Canada (005-2026)

Objet : Ce projet vise à combiner les mesures physiques et les données sur les biomarqueurs de l’Enquête canadienne sur les mesures de la santé avec des registres détaillés de données administratives pour permettre aux chercheurs d’étudier les relations entre les facteurs biologiques, comportementaux et environnementaux et les résultats en matière de santé. Ce couplage servira de ressource complète pour la recherche novatrice en matière de santé, en soutenant des analyses telles que l’étude des maladies chroniques, la modélisation prédictive et des études sur la santé de la population, tout en maintenant une flexibilité pour les orientations de recherche futures.

Produit : Les fichiers couplés anonymisés seront placés dans les centres de données de recherche (CDR) et l’accès à ces fichiers sera accordé conformément au processus de demande et aux lignes directrices des CDR. Les principaux résultats serviront à rédiger des rapports de recherche, aux fins de publication dans des revues évaluées par des pairs, ainsi qu’à préparer des présentations pour des ateliers et des conférences. Seules des données agrégées conformes aux dispositions relatives à la confidentialité de la Loi sur la statistique seront diffusées à l’extérieur de Statistique Canada.

Examen des différences entre les chiffres de population de Statistique Canada et les méthodes d’échantillonnage déterminées par les répondants en collaboration avec la communauté de Notre santé compte afin de dénombrer les populations des Premières Nations, des Métis et des Inuit à Thunder Bay et à Kenora. (005-2025)

Évaluation longitudinale du programme de WoodGreen : projet de couplage de microdonnées (006 2026)

Objectif : L’objectif principal de l’étude est d’estimer les effets à long terme des programmes de WoodGreen au cours de la dernière décennie sur trois résultats cibles : le revenu, l’éducation et l’emploi. Cette recherche sera menée par l’organisme Blueprint pour Emploi et Développement Social Canada (EDSC). WoodGreen est un important organisme de services sociaux œuvrant dans la région de Toronto. Des données couplées seront utilisées (1) pour améliorer la qualité des données démographiques et appuyer l’analyse de résultats ventilés selon trois catégories démographiques — les jeunes, les aînés et les nouveaux arrivants au Canada — et (2) pour constituer des groupes de comparaison servant à estimer les effets des programmes de WoodGreen.

Produits livrables : Le produit final sera composé d’une série de fichiers de clés qui seront conservés dans les points d’accès sécurisés de Statistique Canada. Un accès restreint sera accordé aux chercheurs de Blueprint conformément au processus standard d’approbation des CDR. Seules des statistiques agrégées non confidentielles, conformes aux dispositions de confidentialité de la Loi sur la statistique et à toute exigence applicable de la Loi sur la protection des renseignements personnels, seront diffusées à l’extérieur des points d’accès sécurisés, après application des règles de contrôle de la confidentialité préétablies.

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